分布式系统之Quorum机制_metadata quorum-优快云博客

在了解Quorum机制之前，先回顾一下数据一致性

强一致性：在任意时刻，从任意不同副本取出的值都是一样的。

弱一致性：有时泛指最终一致性，是指在任意时刻，可能由于网络延迟或者设备异常等原因，不同副本中的值可能会不一样，但经过一段时间后，最终会变成一样。

WARO协议

WARO (Write All Read One)是一种简单的副本控制协议，当 Client 请求向某副本写数据时（更新数据），只有当所有的副本都更新成功之后，这次写操作才算成功，否则视为失败。这样的话，只需要读任何一个副本上的数据即可。但是WARO带来的影响是写服务的可用性较低，因为只要有一个副本更新失败，此次写操作就视为失败了。

Quorum 机制

Quorum 的定义如下：假设有 N 个副本，更新操作 wi 在 W 个副本中更新成功之后，才认为此次更新操作 wi 成功，把这次成功提交的更新操作对应的数据叫做：“成功提交的数据”。对于读操作而言，至少需要读 R 个副本才能读到此次更新的数据，其中，W+R>N ，即 W 和 R 有重叠，一般，W+R=N+1。

N = 存储数据副本的数量

W = 更新成功所需的副本

R = 一次数据对象读取要访问的副本的数量

Quorum就是限定了一次需要读取至少N+1-w的副本数据,听起来有些抽象，举个例子，我们维护了10个副本，一次成功更新了6个，那么至少需要读取5个副本的数据，可以保证我们读到了最新的数据。

Quorum 的应用

Quorum 机制无法保证强一致性，也就是无法实现任何时刻任何用户或节点都可以读到最近一次成功提交的副本数据。

Quorum 机制的使用需要配合一个获取最新成功提交的版本号的 metadata 服务，这样可以确定最新已经成功提交的版本号，然后从已经读到的数据中就可以确认最新写入的数据。

Quorum 是分布式系统中常用的一种机制，用来保证数据冗余和最终一致性的投票算法，在 Paxos、Raft 和 ZooKeeper 的 Zab 等算法中，都可以看到 Quorum 机制的应用。